Компьютеры могут распознавать изображения с помощью специальных процессов, называемых Image Recognition или CV (компьютерное зрение). В основе этой технологии лежат алгоритмы глубокого обучения, в частности, конволюционные нейронные сети (CNN), которые имитируют обработку визуальной информации человеческим мозгом.
Эти алгоритмы обучаются на огромном количестве помеченных данных, таких как тысячи или даже миллионы изображений, и учатся определять в них закономерности и особенности. В процессе обучения CNN присваивает веса различным частям изображения, обращая внимание на края, цвета, текстуры и формы, которые помогают ему различать различные объекты или сущности.
Компьютеры также распознают рукописный текст и цифры с помощью нейронных сетей, используя возможности алгоритмов машинного обучения. Эти алгоритмы обучаются на огромном количестве помеченных данных, которые состоят из образцов рукописных символов и соответствующих им меток.
Первоначально нейронной сети представляется изображение рукописного символа, например, буквы или цифры. Затем сеть обрабатывает это изображение через несколько слоев взаимосвязанных вычислительных узлов, называемых нейронами. Каждый нейрон применяет математическую операцию к полученным входным данным и передает результат следующему слою, пока не будет достигнут выходной слой.
В процессе обучения сеть настраивает свои внутренние параметры в зависимости от того, насколько хорошо она предсказывает правильную метку для каждого изображения в наборе данных для обучения. Этот итерационный процесс помогает отладить способность сети распознавать паттерны в рукописном тексте и цифрах, повышая ее точность с течением времени.
После обучения нейронная сеть может эффективно анализировать новые изображения, содержащие рукописные символы, и обеспечивать точное распознавание на основе паттернов, полученных в процессе обучения. По ссылке ниже вы можете увидеть пример моего кода на языке Python, обучающего нейронную сеть предсказывать значения чисел, которые были написаны от руки тысячами разных людей.
